\mychapter{Conclusões}
\label{cap:conclusoes}

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\section{Conclusões}
O presente trabalho foi desenvolvido com o intuito de atender a necessidade
industrial da medição ``instantânea'' das frações molares de determinados
componentes presentes nos produtos de topo das colunas de destilação
da UPGN-II situada em Guamaré-RN. Para isso, a medição realizada devia fornecer
valores de forma confiável e precisa e ter um baixo custo de manutenção e
implementação.

Assim sendo, foi proposto um sistema baseado em técnicas de inteligência
artificial, capaz de realizar a inferência de propano no gás residual de
qualidade industrial, produto de topo da coluna deetanizadora, e de etano e
pentano no GLP, produto de topo da coluna debutanizadora.

O sistema em questão é composto pelos módulos ACP e RNA que foram realimentados
com os valores fornecidos pela simulação, não havendo risco de perda de
estabilidade o que, consequentemente, faz com que não haja necessidade de um
módulo de correção.

A estimativa realizada pelo sistema proposto conseguiu atender satisfatoriamente
as expectativas, permitindo que possam ser desenvolvidas estratégias de controle
avançado de forma a melhorar o desempenho do processo. 

A partir dos resultados expostos no capítulo \ref{cap:resultados} percebe-se
que, para a estimativa realizada, a redução do número de regressores das
variáveis secundárias não afeta tanto quanto a redução do número de regressores
das variáveis primárias. O motivo disso acontecer ainda é uma questão em aberto.

Além disso, observa-se também que, ao comparar a estrutura 3 com a estrutura 4
($\gamma = 0,75$), o aumento do número de neurônios da camada oculta refletiu em
um aumento do número de conexões e, consequentemente, na complexidade da rede
neural de inferência e no tempo de treinamento. Por outro lado, esse aumento
poderá vir a beneficiar um módulo de correção que venha a ser implementado.

Dessa forma, fica comprovada a eficiência da utilização de redes neurais de
múltiplas camadas para a identificação de dinâmicas em sistemas complexos e 
não-lineares como o de uma UPGN.

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\section{Perspectivas}
Além das estruturas 1, 2, 3 e 4 propostas neste trabalho, existem diversas
outras possibilidades de agregação dos módulos ACP e RNA que podem vir a ser
testadas. Pode-se testar ainda se o aumento da ordem do modelo fará com que
diminua o erro de estimativa do sistema de inferência. Lembrando sempre que o
aumento da ordem do modelo influi diretamente no aumento da complexidade do
módulo RNA, seja por gerar mais componentes principais ou por aumentar o número
de entradas da rede neural de inferência.

Outra possibilidade é fazer com que a configuração do sistema seja validada com
os dados coletados de uma planta real, verificando a evolução comportamental do
sensor virtual e a sua adequação às condições de operação. Para isso deverá ser
implementado o módulo de correção de erro de maneira que o sistema, ao ser
alimentado com as medições realizadas pelo cromatógrafo, realize a correção
automática dos pesos sinápticos da rede neural de inferência, reduzindo assim a
possibilidade de desestabilização.
